JP3448645B2 - 路面状況判定装置 - Google Patents
路面状況判定装置Info
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- JP3448645B2 JP3448645B2 JP2000332359A JP2000332359A JP3448645B2 JP 3448645 B2 JP3448645 B2 JP 3448645B2 JP 2000332359 A JP2000332359 A JP 2000332359A JP 2000332359 A JP2000332359 A JP 2000332359A JP 3448645 B2 JP3448645 B2 JP 3448645B2
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- Closed-Circuit Television Systems (AREA)
- Traffic Control Systems (AREA)
- Image Analysis (AREA)
- Image Processing (AREA)
Description
【発明の詳細な説明】
【0001】
【発明の属する技術分野】この発明は道路上に設置した
監視カメラの映像を入力し、その入力画像を処理するこ
とにより、道路路面の乾燥、湿潤、水膜の3状態を判定
する路面状況判定装置に関する。 【0002】 【従来の技術】従来、道路上の路面状況を判定する判定
装置としては、(1)路面に赤外線を照射し、この路面
からの正反射及び乱反射成分を検出し、受光した受光レ
ベルにより路面の状況を判定する装置や、(2)カメラ
に特殊な偏向フィルタを取り付け、このカメラにより垂
直偏向画像及び水平偏向画像を撮影し、それぞれの偏向
成分の比率に基づいて、路面状況を判定する装置などが
提案されている。 【0003】 【発明が解決しようとする課題】ところが、上述した従
来の路面状況判定装置の場合には、以下のような問題が
ある。すなわち、前記(1)の装置では路面に局所的に
赤外線を照射するものであるため、この装置では局所的
な情報しか得ることができず、路面の広い範囲の状況を
正確に把握することができないという問題があった。ま
た、前記(1)、(2)のいずれの装置においても、特
殊な別の装置を道路上の設備として新たに追加して設置
する必要があるため、既存の設備をそのまま利用するこ
とができずコストが嵩む恐れがあるという問題があっ
た。 【0004】そこで、この発明の目的は、前記のような
従来の路面状況判定装置のもつ問題を解消し、既に数多
く設置されている道路監視用TVカメラによるモニタ映
像を取り込み、この映像より取得したビットマップ画像
から抽出した特徴量を利用することにより道路上に新た
な設備を追加することなく、比較的広い範囲において路
面の状況を正確且つ詳細に判定することのできる路面状
況判定装置を提供するにある。 【0005】 【課題を解決するための手段】上記目的を達成するため
に、この発明は道路上に監視用として設置したTVカメ
ラによるモニタ映像を入力し、この映像により取得した
画像をビットマップ画像として取り込み、この画像より
得られる可視光成分を色相、彩度、明度の3つの画像に
変換する画像変換手段と、この画像変換手段により変換
された、色相、彩度、明度の各画像の路面検出範囲を適
当なサイズのメッシュに分割し、それぞれのメッシュ内
の画素における、色相、彩度、明度それぞれの可視光成
分の平均値、及び分散値を算出する画像特徴量算出手段
と、この画像特徴量算出手段により算出された、路面の
乾燥、湿潤、水膜の各状態における色相、彩度、明度の
平均値、分散値を統計的に取得した画像特徴量を基準値
群として係数とし、監視対象画像から取得される、色
相、彩度、明度の平均値、分散値を入力として多変量解
析における判別分析法により、監視対象路面の状態を判
定する判定手段とを備えたことを特徴とするものであ
る。 【0006】道路監視用のTVカメラによるモニタ映像
を入力して、ビットマップ画像として取り込んだ後、画
像変換手段により、色相、彩度、明度それぞれの画像に
変換される。また、画像特徴量算出手段は、色相、彩
度、明度それぞれの画像より路面検出範囲の可視光成分
の平均値とバラツキである分散値を出力する。次いで、
判定手段では乾燥、湿潤、水膜の各状態における色相、
彩度、明度の平均値、分散値の基準値群を係数とし、画
像特徴量算出手段で算出された色相、彩度、明度の平均
値、分散値を入力として多変量解析の判別分析法によ
り、道路監視用カメラから入力された映像の道路検出範
囲の路面状態を判定し判定結果が出力される。これによ
って、道路監視用TVカメラによるモニタ映像により、
この可視カメラで監視される範囲の路面状況を正確に且
つ詳細に判定することができる。 【0007】 【発明の実施の形態】以下、本発明の路面状況判定装置
についての実施形態を図面を参照して説明する。ここ
で、図1は本発明の実施形態における路面状況判定装置
の全体ブロック図の1例を示している。図1において、
1は道路監視用のTVカメラ、2はTVカメラ1から撮
影される映像より、色相画像、彩度画像、明度画像に変
換する画像変換部、3は画像変換部2により変換された
色相画像、彩度画像、明度画像より、道路検出範囲の色
相、彩度、明度の平均値、分散値を抽出する画像特徴量
算出部、4は予め設定されている乾燥、湿潤、水膜の各
状態における色相、彩度、明度の平均値、分散値の基準
値群を係数とし、画像特徴量算出部3から出力される色
相、彩度、明度の平均値、分散値を入力として路面状態
を判定する判定部をそれぞれ示している。この判定部4
による判定は多変量解析の判別分析法などにより行うこ
とができる。また、本発明の場合、後述するようにTV
カメラ1は既に道路監視用として設置されているカメラ
をそのまま利用することができるため、新たな設備を追
加するなど道路上での作業を必要とすることはない。 【0008】次に、図2の処理フローチャート及び図3
の画像変換部のブロック図を参照して実施形態の動作を
説明する。先ず、処理(S1)ではTVカメラ1により
撮影した道路上の映像(路面情報)をAD変換機7(図
3)によりデジタル信号のビットマップ画像としてビッ
トマップ画像メモリ8(図3)に記録する。次いで、処
理(S2)ではビットマップ画像から、可視光成分変換
部9(図3)において各画素ごとのRGB値(赤/緑/
青)により、色相成分、彩度成分、明度成分をそれぞれ
算出し、算出された各成分値を図3に示す色相画像メモ
リ10、彩度画像メモリ11、明度画像メモリ12に記録す
る。ここで、前記RGB値から算出される色相、彩度、
明度の各成分は以下の「数1」「数2」「数3」式によ
り表すことができる。 【0009】 【数1】【0010】 【数2】 【0011】 【数3】 【0012】そして、処理(S3)では色相、彩度、明
度の各画像において路面検出範囲をメモリ上で適度なサ
イズのメッシュ(区画)に分割し、処理(S4)により
色相、彩度、明度の各画像の分割されたメッシュごと
に、それぞれ色相、彩度、明度の平均値と分散値を算出
し、これら算出された平均値と分散値をメモリに記録す
る。次いで、処理(S5)により多変量解析における判
別分析法を用い、予め用意しておいた乾燥、湿潤、水膜
の各状態における前記色相、彩度、明度の平均値と分散
値の基準値群を判別のサンプルデータとして各状態の判
別関数を導出し、この判別関数に基づいて前記処理S4
で算出されたメッシュごとの色相、彩度、明度の平均値
と分散値がどの状態であるかの判定を行う。すなわち、
図4、5、6には乾燥、湿潤、水膜状態における色相
(H)、彩度(S)、明度(B)それぞれの平均分散分
布特性(平均値と分散値の分布特性例)を表す特性図が
示されており、上述のような手順(S1〜S5)により
算出された色相、彩度、明度の各成分値を前記図4、
5、6の各特性図と対応させて乾燥、湿潤、水膜状態を
判定する。 【0013】最後に、処理(S6)により、検出範囲を
分割してメッシュごとに判定された判別結果より、多数
決法などを利用し、検出範囲の路面状態の総合的な判定
を行い、処理(S7)により判定結果の出力を行う。
尚、メッシュごとに判定された判定結果を部分的な路面
状態の判定結果として出力しても良い。 【0014】 【発明の効果】この発明は、道路上に監視用として設置
したTVカメラによるモニタ映像を入力し、この映像に
より取得した画像をビットマップ画像として取り込み、
この画像より得られる可視光成分を色相、彩度、明度の
3つの画像に変換する画像変換手段と、この画像変換手
段により変換された、色相、彩度、明度の各画像の路面
検出範囲を適当なサイズのメッシュに分割し、それぞれ
のメッシュ内の画素における、色相、彩度、明度それぞ
れの可視光成分の平均値、及び分散値を算出する画像特
徴量算出手段と、この画像特徴量算出手段により算出さ
れた、路面の乾燥、湿潤、水膜の各状態における色相、
彩度、明度の平均値、分散値を統計的に取得した画像特
徴量を基準値群として係数とし、監視対象画像から取得
される、色相、彩度、明度の平均値、分散値を入力とし
て多変量解析における判別分析法により、監視対象路面
の状態を判定する判定手段とを備えているので、路面状
況判定装置によるシステムを導入する上で、既に道路監
視用のカメラなどが設置されている場所であれば、新た
な設備を追加するなど道路上での作業を必要とすること
なく、また新たに監視したい場所においても、安価なカ
メラを設置するだけで、このカメラを利用して比較的広
い範囲の路面状況(乾燥、湿潤、水膜状態)の監視を正
確且つ詳細に判定することができるという効果がある。
また、路面状況を正確且つ詳細に判定することができる
ことから、この路面状況の情報伝達により走行車両に対
する安全性の確保を行うことができるという効果があ
る。
監視カメラの映像を入力し、その入力画像を処理するこ
とにより、道路路面の乾燥、湿潤、水膜の3状態を判定
する路面状況判定装置に関する。 【0002】 【従来の技術】従来、道路上の路面状況を判定する判定
装置としては、(1)路面に赤外線を照射し、この路面
からの正反射及び乱反射成分を検出し、受光した受光レ
ベルにより路面の状況を判定する装置や、(2)カメラ
に特殊な偏向フィルタを取り付け、このカメラにより垂
直偏向画像及び水平偏向画像を撮影し、それぞれの偏向
成分の比率に基づいて、路面状況を判定する装置などが
提案されている。 【0003】 【発明が解決しようとする課題】ところが、上述した従
来の路面状況判定装置の場合には、以下のような問題が
ある。すなわち、前記(1)の装置では路面に局所的に
赤外線を照射するものであるため、この装置では局所的
な情報しか得ることができず、路面の広い範囲の状況を
正確に把握することができないという問題があった。ま
た、前記(1)、(2)のいずれの装置においても、特
殊な別の装置を道路上の設備として新たに追加して設置
する必要があるため、既存の設備をそのまま利用するこ
とができずコストが嵩む恐れがあるという問題があっ
た。 【0004】そこで、この発明の目的は、前記のような
従来の路面状況判定装置のもつ問題を解消し、既に数多
く設置されている道路監視用TVカメラによるモニタ映
像を取り込み、この映像より取得したビットマップ画像
から抽出した特徴量を利用することにより道路上に新た
な設備を追加することなく、比較的広い範囲において路
面の状況を正確且つ詳細に判定することのできる路面状
況判定装置を提供するにある。 【0005】 【課題を解決するための手段】上記目的を達成するため
に、この発明は道路上に監視用として設置したTVカメ
ラによるモニタ映像を入力し、この映像により取得した
画像をビットマップ画像として取り込み、この画像より
得られる可視光成分を色相、彩度、明度の3つの画像に
変換する画像変換手段と、この画像変換手段により変換
された、色相、彩度、明度の各画像の路面検出範囲を適
当なサイズのメッシュに分割し、それぞれのメッシュ内
の画素における、色相、彩度、明度それぞれの可視光成
分の平均値、及び分散値を算出する画像特徴量算出手段
と、この画像特徴量算出手段により算出された、路面の
乾燥、湿潤、水膜の各状態における色相、彩度、明度の
平均値、分散値を統計的に取得した画像特徴量を基準値
群として係数とし、監視対象画像から取得される、色
相、彩度、明度の平均値、分散値を入力として多変量解
析における判別分析法により、監視対象路面の状態を判
定する判定手段とを備えたことを特徴とするものであ
る。 【0006】道路監視用のTVカメラによるモニタ映像
を入力して、ビットマップ画像として取り込んだ後、画
像変換手段により、色相、彩度、明度それぞれの画像に
変換される。また、画像特徴量算出手段は、色相、彩
度、明度それぞれの画像より路面検出範囲の可視光成分
の平均値とバラツキである分散値を出力する。次いで、
判定手段では乾燥、湿潤、水膜の各状態における色相、
彩度、明度の平均値、分散値の基準値群を係数とし、画
像特徴量算出手段で算出された色相、彩度、明度の平均
値、分散値を入力として多変量解析の判別分析法によ
り、道路監視用カメラから入力された映像の道路検出範
囲の路面状態を判定し判定結果が出力される。これによ
って、道路監視用TVカメラによるモニタ映像により、
この可視カメラで監視される範囲の路面状況を正確に且
つ詳細に判定することができる。 【0007】 【発明の実施の形態】以下、本発明の路面状況判定装置
についての実施形態を図面を参照して説明する。ここ
で、図1は本発明の実施形態における路面状況判定装置
の全体ブロック図の1例を示している。図1において、
1は道路監視用のTVカメラ、2はTVカメラ1から撮
影される映像より、色相画像、彩度画像、明度画像に変
換する画像変換部、3は画像変換部2により変換された
色相画像、彩度画像、明度画像より、道路検出範囲の色
相、彩度、明度の平均値、分散値を抽出する画像特徴量
算出部、4は予め設定されている乾燥、湿潤、水膜の各
状態における色相、彩度、明度の平均値、分散値の基準
値群を係数とし、画像特徴量算出部3から出力される色
相、彩度、明度の平均値、分散値を入力として路面状態
を判定する判定部をそれぞれ示している。この判定部4
による判定は多変量解析の判別分析法などにより行うこ
とができる。また、本発明の場合、後述するようにTV
カメラ1は既に道路監視用として設置されているカメラ
をそのまま利用することができるため、新たな設備を追
加するなど道路上での作業を必要とすることはない。 【0008】次に、図2の処理フローチャート及び図3
の画像変換部のブロック図を参照して実施形態の動作を
説明する。先ず、処理(S1)ではTVカメラ1により
撮影した道路上の映像(路面情報)をAD変換機7(図
3)によりデジタル信号のビットマップ画像としてビッ
トマップ画像メモリ8(図3)に記録する。次いで、処
理(S2)ではビットマップ画像から、可視光成分変換
部9(図3)において各画素ごとのRGB値(赤/緑/
青)により、色相成分、彩度成分、明度成分をそれぞれ
算出し、算出された各成分値を図3に示す色相画像メモ
リ10、彩度画像メモリ11、明度画像メモリ12に記録す
る。ここで、前記RGB値から算出される色相、彩度、
明度の各成分は以下の「数1」「数2」「数3」式によ
り表すことができる。 【0009】 【数1】【0010】 【数2】 【0011】 【数3】 【0012】そして、処理(S3)では色相、彩度、明
度の各画像において路面検出範囲をメモリ上で適度なサ
イズのメッシュ(区画)に分割し、処理(S4)により
色相、彩度、明度の各画像の分割されたメッシュごと
に、それぞれ色相、彩度、明度の平均値と分散値を算出
し、これら算出された平均値と分散値をメモリに記録す
る。次いで、処理(S5)により多変量解析における判
別分析法を用い、予め用意しておいた乾燥、湿潤、水膜
の各状態における前記色相、彩度、明度の平均値と分散
値の基準値群を判別のサンプルデータとして各状態の判
別関数を導出し、この判別関数に基づいて前記処理S4
で算出されたメッシュごとの色相、彩度、明度の平均値
と分散値がどの状態であるかの判定を行う。すなわち、
図4、5、6には乾燥、湿潤、水膜状態における色相
(H)、彩度(S)、明度(B)それぞれの平均分散分
布特性(平均値と分散値の分布特性例)を表す特性図が
示されており、上述のような手順(S1〜S5)により
算出された色相、彩度、明度の各成分値を前記図4、
5、6の各特性図と対応させて乾燥、湿潤、水膜状態を
判定する。 【0013】最後に、処理(S6)により、検出範囲を
分割してメッシュごとに判定された判別結果より、多数
決法などを利用し、検出範囲の路面状態の総合的な判定
を行い、処理(S7)により判定結果の出力を行う。
尚、メッシュごとに判定された判定結果を部分的な路面
状態の判定結果として出力しても良い。 【0014】 【発明の効果】この発明は、道路上に監視用として設置
したTVカメラによるモニタ映像を入力し、この映像に
より取得した画像をビットマップ画像として取り込み、
この画像より得られる可視光成分を色相、彩度、明度の
3つの画像に変換する画像変換手段と、この画像変換手
段により変換された、色相、彩度、明度の各画像の路面
検出範囲を適当なサイズのメッシュに分割し、それぞれ
のメッシュ内の画素における、色相、彩度、明度それぞ
れの可視光成分の平均値、及び分散値を算出する画像特
徴量算出手段と、この画像特徴量算出手段により算出さ
れた、路面の乾燥、湿潤、水膜の各状態における色相、
彩度、明度の平均値、分散値を統計的に取得した画像特
徴量を基準値群として係数とし、監視対象画像から取得
される、色相、彩度、明度の平均値、分散値を入力とし
て多変量解析における判別分析法により、監視対象路面
の状態を判定する判定手段とを備えているので、路面状
況判定装置によるシステムを導入する上で、既に道路監
視用のカメラなどが設置されている場所であれば、新た
な設備を追加するなど道路上での作業を必要とすること
なく、また新たに監視したい場所においても、安価なカ
メラを設置するだけで、このカメラを利用して比較的広
い範囲の路面状況(乾燥、湿潤、水膜状態)の監視を正
確且つ詳細に判定することができるという効果がある。
また、路面状況を正確且つ詳細に判定することができる
ことから、この路面状況の情報伝達により走行車両に対
する安全性の確保を行うことができるという効果があ
る。
【図面の簡単な説明】
【図1】本発明の路面状況判定装置における実施形態を
示す全体ブロック図である。 【図2】同処理手順の一例を示すフローチャートであ
る。 【図3】同画像変換部の構成を示す全体ブロック図であ
る。 【図4】色相(H)の平均分散分布特性を示す特性図で
ある。 【図5】彩度(S)の平均分散分布特性を示す特性図で
ある。 【図6】明度(B)の平均分散分布特性を示す特性図で
ある。 【符号の説明】 1 TVカメラ 2 画像変換部 3 画像特徴量算出手段 4 判定部 7 AD変換機 8 ビットマップ画像メモリ 9 可視光成分変換部 10 色相画像メモリ 11 彩度画像メモリ 12 明度画像メモリ
示す全体ブロック図である。 【図2】同処理手順の一例を示すフローチャートであ
る。 【図3】同画像変換部の構成を示す全体ブロック図であ
る。 【図4】色相(H)の平均分散分布特性を示す特性図で
ある。 【図5】彩度(S)の平均分散分布特性を示す特性図で
ある。 【図6】明度(B)の平均分散分布特性を示す特性図で
ある。 【符号の説明】 1 TVカメラ 2 画像変換部 3 画像特徴量算出手段 4 判定部 7 AD変換機 8 ビットマップ画像メモリ 9 可視光成分変換部 10 色相画像メモリ 11 彩度画像メモリ 12 明度画像メモリ
フロントページの続き
(72)発明者 岡村 信弘
大分県大分市東春日町17−58 株式会社
富士通大分ソフトウェアラボラトリ マ
ルチメディアシステム開発部内
(56)参考文献 特開2000−48294(JP,A)
特開 平9−102032(JP,A)
特開2000−57349(JP,A)
特開 平6−282791(JP,A)
(58)調査した分野(Int.Cl.7,DB名)
G08G 1/00
G06T 1/00 330
G06T 7/00 100
H04N 7/18
Claims (1)
- (57)【特許請求の範囲】 【請求項1】 道路上に監視用として設置したTVカメ
ラによるモニタ映像を入力し、この映像により取得した
画像をビットマップ画像として取り込み、この画像より
得られる可視光成分を色相、彩度、明度の3つの画像に
変換する画像変換手段と、この画像変換手段により変換
された、色相、彩度、明度の各画像の路面検出範囲を適
当なサイズのメッシュに分割し、それぞれのメッシュ内
の画素における、色相、彩度、明度それぞれの可視光成
分の平均値、及び分散値を算出する画像特徴量算出手段
と、この画像特徴量算出手段により算出された、路面の
乾燥、湿潤、水膜の各状態における色相、彩度、明度の
平均値、分散値を統計的に取得した画像特徴量を基準値
群として係数とし、監視対象画像から取得される、色
相、彩度、明度の平均値、分散値を入力として多変量解
析における判別分析法により、監視対象路面の状態を判
定する判定手段とを備えたことを特徴とする路面状況判
定装置。
Priority Applications (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
JP2000332359A JP3448645B2 (ja) | 2000-10-31 | 2000-10-31 | 路面状況判定装置 |
Applications Claiming Priority (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
JP2000332359A JP3448645B2 (ja) | 2000-10-31 | 2000-10-31 | 路面状況判定装置 |
Publications (2)
Publication Number | Publication Date |
---|---|
JP2002140789A JP2002140789A (ja) | 2002-05-17 |
JP3448645B2 true JP3448645B2 (ja) | 2003-09-22 |
Family
ID=18808578
Family Applications (1)
Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
---|---|---|---|
JP2000332359A Expired - Lifetime JP3448645B2 (ja) | 2000-10-31 | 2000-10-31 | 路面状況判定装置 |
Country Status (1)
Country | Link |
---|---|
JP (1) | JP3448645B2 (ja) |
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Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
US8290275B2 (en) | 2006-01-20 | 2012-10-16 | Kansai Paint Co., Ltd. | Effective pigment identification method, identification system, identification program, and recording medium therefor |
JP5063076B2 (ja) * | 2006-01-20 | 2012-10-31 | 関西ペイント株式会社 | 光輝性顔料の同定方法、同定システム、同定プログラム及びその記録媒体 |
JP2011076214A (ja) * | 2009-09-29 | 2011-04-14 | Alps Electric Co Ltd | 障害物検出装置 |
JP6238348B2 (ja) * | 2013-11-01 | 2017-11-29 | Necソリューションイノベータ株式会社 | 水浮検知装置、水浮検知方法、及びプログラム |
Family Cites Families (4)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
JP3386172B2 (ja) * | 1993-03-26 | 2003-03-17 | 浜松ホトニクス株式会社 | 路面状態観測表示システム |
JPH09102032A (ja) * | 1995-10-04 | 1997-04-15 | Seiwa Denki Kk | 画像からの物体検出方法及びそれを用いた物体検出装置 |
JP2981887B1 (ja) * | 1998-07-31 | 1999-11-22 | 建設省土木研究所長 | 路面状態検出方法及びその装置 |
JP4220595B2 (ja) * | 1998-08-10 | 2009-02-04 | 株式会社日立製作所 | 欠陥の分類方法並びに教示用データ作成方法 |
-
2000
- 2000-10-31 JP JP2000332359A patent/JP3448645B2/ja not_active Expired - Lifetime
Also Published As
Publication number | Publication date |
---|---|
JP2002140789A (ja) | 2002-05-17 |
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